In this paper, a new multirate digital control technique for the Takagi-Sugeno (T-S) fuzzy system is suggested. The proposed method takes account of the stabilizablity of the discrete-time T-S fuzzy system at the fast-rate sampling points. Our main idea is to utilize the lifted control input. The proposed approach is to obtain the multirate discrete-time T-S fuzzy system by discretizing the overall dynamics of the T-S fuzzy system with the lifted control, and then to derive the sufficient conditions for the stabilization in the sense of the Lyapunov asymptotic stability for this system. An example is provided for showing the feasibility of the proposed discretization method.
International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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제6권3호
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pp.184-189
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2006
This paper deals with a fractional model reduction for T-S fuzzy systems with time varying delayed states. A contractive coprime factorization of time delayed T-S fuzzy systems is defined and obtained by solving linear matrix inequalities. Using generalized controllability and observability gramians of the contractive coprime factor, a balanced state space realization of the system is derived. The reduced model will be obtained by truncating states in the balanced realization and an upper bound of model approximation error is also presented. In order to demonstrate efficacy of the suggested method, a numerical example is performed.
본 논문은 리튬폴리머 배터리의 잔존충전용량 추정을 위한 비선형 퍼지 $H_{\infty}$ 필터의 설계 방법을 제시한다. 배터리 셀의 동적방정식을 T-S 퍼지시스템으로 모델하고 선형행렬 부등식의 해를 이용하여 퍼지필터를 설계한다. 제시한 퍼지 $H_{\infty}$ 필터의 성능을 입증하기 위하여 UDDS 전류 프로파일을 사용한 실험 데이터를 이용하여 모의실험을 수행하였다.
In this paper, a problem of event-triggered model predictive control is investigated for continuous-time Takagi-Sugeno (T-S) fuzzy systems with input quantization. To efficiently utilize network resources, event-trigger is employed, which transmits limited signals satisfying the condition that the measurement of errors is over the ratio of a certain level. Considering sampling and quantization, continuous Takagi-Sugeno (T-S) fuzzy systems are regarded as a sector bounded continuous-time T-S fuzzy systems with input delay. Then, a model predictive controller (MPC) based on parallel distributed compensation (PDC) is designed to optimally stabilize the closed loop systems. The proposed MPC optimize the objective function over infinite horizon, which can be easily calculated and implemented solving linear matrix inequalities (LMIs) for every event-triggered time. The validity and effectiveness are shown that the event triggered MPC can stabilize well the systems with even smaller average sampling rate and limited actuator signal guaranteeing optimal performances through the numerical example.
This paper is concerned with the stabilization problem of Markovian jump nonlinear systems with time-delay via Takagi-Sugeno (T-S) fuzzy control approach. The T-S fuzzy models are employed to represent nonlinear systems with Markovian jump parameters and time-delay. The purpose of this paper is to design a mode-independent fuzzy controller such that the closed-loop Markovian jump fuzzy system is stochastically stable. Based on a stochstic Lyapunov function, stabilization sufficient conditions using a mode-independent fuzzy controller are derived for the Markovian jump fuzzy system in terms of Linear Matrix Inequalities (LMIs). Finally, a simulation example is presented to illustrate the effectiveness of the proposed method.
Transactions on Control, Automation and Systems Engineering
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제3권2호
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pp.95-105
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2001
In this paper, in order to control uncertain chaotic system, an adaptive fuzzy control(AFC) scheme is developed for the multi-input/multi-output plants represented by the Takagi-Sugeno(T-S) fuzzy models. The proposed AFC scheme provides robust tracking of a desired signal for the T-S fuzzy systems with uncertain parameters. The developed control law and adaptive law guarantee the boundedness of all signals in the closed-loop system. In addition, the chaotic state tracks the state of the stable reference model(SRM) asymptotically with time for any bounded reference input signal. The suggested AFC design technique is applied for the control of an uncertain Lorenz system based on T-S fuzzy model such as stabilization, synchronization and chaotic model following control(CMFC).
In this paper, the fuzzy output-feedback controller is addressed for a discrete-time nonlinear interconnected systems with common input. The nonlinear interconnected system is represented by a T-S (Takagi-Sugeno) fuzzy model. Based on T-S fuzzy interconnected system, the fuzzy output-feedback controller is designed with common input. The stability condition of the closed-loop system is represented to the LMI (Linear Matrix Inequality) form. PEMFC model is given to show the verification of the controller discussed throughout the paper.
A design method of a T-S fuzzy model based reduced order nonlinear unknown input observer(NUIO) is presented. The fuzzy NUIO is designed based on the parallel distributed compensation(PDC) concept. It consists of a number of the linear UIOs, each of which is designed for each local linear model in the T-S fuzzy model of a class of nonlinear systems. The fuzzy NUIO provides not only the state estimates insensitive to the unknown inputs, for example, disturbances and faults etc., but also the estimates of the unknown inputs. Therefore, It can be employed in the state feedback control and disturbance rejection control of a class of nonlinear systems with unknown disturbances. It also applied to the robust residual generation for the fault detection and isolation systems and to the design of fault tolerant control systems. As an example, the NUIO is applied to an inverted pendulum system to show the state and disturbance estimation performance and to illustrate the fuzzy reduced order NUIO design method.
In this paper, we propose a Takagi-Sugeno (T-S) fuzzy-model-based design for the tracking control of a class of nonlinear underwater glider. By using the partial linearization and the sector nonlinearity, the underwater glider with six degrees of freedom (6 DOF) is modelled by the T-S fuzzy model. The concerned tracking control problem with $H_{\infty}$ performance is converted into the stabilization one for the error dynamics between the given nonlinear underwater glider and the reference time-varying input. Sufficient conditions are derived for the asymptotic stabilizability of the error dynamics in the format of matrix inequality. Simulation results demonstrate the effectiveness of the proposed design methodology.
This paper presents an experiment study on the control of a rotary-type inverted pendulum based on the Takagi-Sugeno (T-S) fuzzy model approach. A sufficient condition for stability of the T-S fuzzy control system is given via linear matrix inequalities (LMIs). State-feedback controllers for sub-systems are designed from the sufficient condition via change of variables which is one of the popular LMI techniques. Experimental results on a rotary-type inverted pendulum control show the feasibility of the T-S fuzzy model-based control method.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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